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大数据分析处理(慕课版)
大数据分析处理(慕课版)
目录
介绍
资料
课程目录
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1
单元1 大数据分析概述
- 课时 1 微课1 什么是大数据分析 可试学
- 课时 2 微课2 大数据分析流程 可试学
- 课时 3 微课3 大数据分析常用技术
- 课时 4 微课4 python如何处理大数据
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2
单元2 numpy 科学计算基础
- 课时 5 微课5 创建数组
- 课时 6 微课6 ndarray对象的数据类型
- 课时 7 微课7 数组运算
- 课时 8 微课8 NumPy通用函数
- 课时 9 微课9 利用NumPy数组进行数据处理
- 课时 10 微课10 NumPy的线性代数模块
-
3
单元3 pandas 统计分析基础
- 课时 11 微课11 数据类型和数据结构
- 课时 12 微课12 创建Series
- 课时 13 微课13 创建DataFrame
- 课时 14 微课14 DataFrame索引与切片
- 课时 15 微课15 数据排序方法
- 课时 16 微课16 数据统计方法
-
4
单元4 数据读取与写入
- 课时 17 微课17 Pandas文件读取
- 课时 18 微课18 Pandas文件写入
- 课时 19 微课19 Pandas数据库操作
-
5
单元5 数据质量与数据清洗
- 课时 20 微课20 数据质量管理
- 课时 21 微课21 缺失值处理
- 课时 22 微课22 重复值处理
- 课时 23 微课23 异常值处理
-
6
单元6 数据合并与数据转换
- 课时 24 微课24 Pandas数据堆叠
- 课时 25 微课25 Pandas数据连接
- 课时 26 微课26 数据映射转换
- 课时 27 微课27 数据离散化
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7
单元7 数据分组与数据聚合
- 课时 28 微课28 数据分组(上)
- 课时 29 微课29 数据分组(下)
- 课时 30 微课30 agg聚合
- 课时 31 微课31 apply聚合
- 课时 32 微课32 transform聚合
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8
单元8 scikit-learn 机器学习
- 课时 33 微课33 使用sklearn处理数据(上)
- 课时 34 微课34 线性回归预测
- 课时 35 微课35 使用sklearn处理数据(下)
- 课时 36 微课36 数据集预处理
-
9
单元9 使用统计图表展示数据
- 课时 37 微课37 数据可视化概述
- 课时 38 微课38 基本图表类型
- 课时 39 微课39 matplotlib基础语法
- 课时 40 微课40 绘制常见图表
- 课时 41 微课41 创建子图
- 课时 42 微课42 Seaborn可视化方法
教材信息
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